株式会社BREXA Technologyは、製造業企業で技術職の採用や配置などに関与する担当者を対象に実施した「AI時代における製造業の人材需要」に関する調査結果を発表した。AIが普及する社会において技術者に求められる役割として「AI代替不可な高度専門領域の探究」が最多となったほか、トラブル対応や工程改善などで人の専門性が重要視される傾向が示された。一方で、生産技術や設計開発といったコア領域では即戦力人材の不足が懸念されている。

AI時代に期待される技術者の役割と求められる経験

AI活用が広く普及した社会を見据えた技術者の役割変化について尋ねたところ、「AI代替不可な高度専門領域の探究」（41.6％）が最も多く、「現場改善のリード」（36.6％）、「AIの評価と最終判断」（36.1％）が続いた。

人の経験や専門性がより重要になる業務としては、「難易度の高い品質トラブル対応」（31.4％）が最多で、「新製品・新技術の企画・開発」（31.2％）、「複雑な工程改善・歩留まり向上」（30.2％）が挙げられた。

また、企業が確保したい技術人材の経験では、「品質改善・品質保証の実務経験者」（37.2％）、「工程改善・生産性向上の実務経験者」（33.2％）、「機械・電気など複数分野の横断的な知見・経験者」（31.5％）が上位となった。市場価値が高まる能力や特徴については、「関係者を巻き込むプロジェクト推進力」（29.9％）、「全体最適視点での工程設計・俯瞰力」（29.4％）、「特定分野の高度な専門技術・知識」（28.2％）という結果だった。

今後人材不足が深刻化するとみられる技術領域については、「工程の最適化を担う生産技術領域」（33.8％）が最も高く、次いで「機械・電気・電子などの設計開発領域」（32.6％）、「品質管理・品質保証領域」（32.4％）となった。

人材を確保する上での課題（前問で「特にない」と回答した人を除く）としては、「経験者・即戦力人材の市場不足」（36.9％）がトップとなり、「求める専門技術の高度化・複雑化」（35.5％）、「社内育成の時間・リソース不足」（33.7％）が続いた。

外部人材の活用と競争力向上に向けた人材戦略

外部の専門人材（フリーランス・業務委託・外部パートナーなど）の活用が有効な業務・領域としては、「工程改善・生産性向上」（34.1％）、「品質管理・トラブル対応」（29.1％）、「新製品の設計・開発」（27.9％）が挙がった。外部人材を活用する場合に重視するポイント（前問で「特にない」と回答した人を除く）は、「製造業での実務経験・実績」（35.8％）が最多で、「高度な専門技術・スキル」（34.9％）、「課題の把握と解決能力」（28.8％）が続いた。

専門人材の確保方法として望ましい手段は、「中途採用による経験者の確保」（36.7％）が最も多く、「社内での長期的な人材育成」（35.6％）、「新卒・ポテンシャル層の採用と育成」（31.9％）となった。

また、AI時代に競争力を維持・向上するための人材戦略の取り組みとしては、「高度専門人材（AI・最新技術など）の採用・確保」（30.0％）、「デジタルスキルやAI活用を評価する人事制度の構築」（26.3％）、「社内人材と外部専門人材の最適配置・活用」（25.6％）が上位に挙げられた。

調査概要

• 調査名：「AI時代における製造業の人材需要」に関する調査
• 調査期間：2026年7月27日（月）～2026年7月28日（火）
• 調査方法：PRIZMAによるインターネット調査
• 調査人数：1,002人
• 調査対象：調査回答時に製造業企業において、技術職（設計・開発・生産技術・品質・制御・組込など）の採用・配置・外部委託判断に関与する、技術部門責任者、開発・設計マネージャー、AI・DX推進に関与する担当者と回答したモニター
• 調査元：株式会社BREXA Technology
• モニター提供元：サクリサ

本記事は株式会社BREXA Technologyの発表をもとに作成。